Implementation — V2-S1 (S9) crypto_basket_equal

整体方案

完全没有新代码。复用 V1 的 EqualRebalanceStrategy（S3 同款）+ V2 新注册的 CRYPTO_TOP_5 universe。一行启动：

from strategy_lib.strategies.cn_etf_equal_rebalance import EqualRebalanceStrategy
from strategy_lib.universes import CRYPTO_TOP_5

strat = EqualRebalanceStrategy(
    symbols=list(CRYPTO_TOP_5.symbols),
    rebalance_period=20,  # 月度（与 V1 同口径）
)
panel = CRYPTO_TOP_5.load_panel(since="2020-09-01", until="2024-12-31",
                                 include_cash=False)
result = strat.run(panel, init_cash=100_000, fees=0.001, slippage=0.001)

因子清单

无。纯等权再平衡机制。

标的池组成（CRYPTO_TOP_5）

数据

• 来源：CCXT → Binance spot
• 时间频率：1d
• 数据范围：2020-09-01 ~ 2024-12-31（4 个月暖机 + 4 年绩效）
• 已缓存：5 个标的全部已存 data/raw/crypto/*_1d.parquet，每个 1583 bars
• 数据质量：5 个标的 2020-09 起 binance 上 USDT spot 流动性充足，无明显断档

V2 vs V1 关键参数差异

策略配置

• 等权机制：5 标的目标权重各 1/5 = 0.20
• 月度再平衡：每 20 个交易日（这里"交易日"= crypto 1 天，约 4 周一次）
• 满仓 risky，零现金缓冲
• vbt: Portfolio.from_orders(close, size=weights_df, size_type="targetpercent", group_by=True, cash_sharing=True)

踩过的坑

1. CryptoLoader 缓存覆盖：第一次小测试只拉 BTC 12 月数据 → cache 命中后再拉全量被截断。修复：用 loader = get_loader('crypto', refresh=True) 重拉一次 BTC，覆盖部分缓存。
2. Matplotlib 中文字体警告：Glyph missing warning 但图正常输出。后续可以改用英文标题或安装中文字体。
3. 年化天数差异：V1 用 252，V2 用 365。compute_perf_metrics() 默认是 252，所以 V2-S1 没用 sweep.compute_perf_metrics，自己写了 calc_crypto_metrics。未来 V2 全套都需要这个适配。

与 V1 代码的接口契约

V2-S1 完全用 V1 既有代码：

• EqualRebalanceStrategy.run() 不做任何 crypto 特殊处理
• vbt.Portfolio.from_orders 在 1583 bars × 5 symbols 输入下正常工作
• Universe.load_panel() 是 V1 引入的工具，对 crypto market 同样有效
• 无任何 V2 专属代码改动

这是 V1 工具普适性的最佳证据：从 A 股 ETF 迁移到 crypto 0 代码改动。

Validation — V2-S1 (S9) crypto_basket_equal

2026-05-08 真实数据回测（V2 第一个 baseline）

配置 & 数据

• 共享基线：docs/benchmark_suite_v2_crypto.md
• 数据：CRYPTO_TOP_5（BTC/ETH/SOL/BNB/XRP），2020-09-01 ~ 2024-12-31，1d
• 绩效统计窗口：2021-01-01 ~ 2024-12-31（4 年）
• 配置：100k USDT / fees 10bp / slippage 10bp / rebalance=20 / 年化天数 365
• 工作目录脚本：summaries/S9_crypto_basket_equal/v1/validate.py
• 真实数据 summary：artifacts/real_backtest_summary.json

V2-S1 主结果

与 BH 基准对比

V2-S1 在所有维度（除 MaxDD 略深）暴揍单一标的 BH。信息比率 ≈ 0.96 跨 4 年（α 84.84% / 跟踪误差估计 ~88%）。

分年度收益

关键观察：

• 2021 +1031% 是绝对支配 5y 累计的关键年
• 2022 -71% 比单 BTC -65% 更深，说明等权多元化在系统性崩盘期没有缓冲作用——所有 crypto 同向下跌
• 2023+2024 V2-S1 仍然跑赢 BTC BH，说明 alpha 不只是 2021 一年的运气

Universe ablation: 等权 S3 在 4 个 crypto universe

关键观察：

1. 加 SOL（top_3 vs btc_eth_2）是 alpha 跳跃的关键：CAGR +43.5% → +108.8% 一步翻倍
2. TOP_5 是 sweet spot：再加 BNB/XRP 让 Sharpe 略升 (1.34 → 1.41)
3. TOP_10 加 8 个 alt 反而 Sharpe 略降（-0.06）：DOGE/ADA/AVAX 等中长尾 alt 在 2021-22 大跌时拖累
4. 池子 alpha 单调性 ≈ 成立：n=2 → n=5 显著上升，n=5 → n=10 边际递减
5. 与 V1 不同：V1 是「池子越大越好」单调，V2 是「池子大到 5 就饱和」

V1 S8 vs V2-S1 横向对比（同 S3 等权机制，跨市场）

结论：

• 同一个 S3 等权机制在 crypto 上 Sharpe +66%、CAGR +10x，但 MaxDD 4x 更深
• 「等权 + 月度再平衡」命题跨市场有效
• 但 per-vol-unit 来看 V1 S8 是更好的 risk-adjusted alpha 来源（6.1 vs 1.85）
• 2 个市场是不同 risk profile：V1 S8 适合追求 Sharpe，V2-S1 适合追求绝对收益（acceping 巨大波动）

关键图表

• artifacts/equity_curve.png — V2-S1 vs BTC BH vs ETH BH 净值曲线（log scale）
• artifacts/drawdown.png — 三者回撤对比（2022 LUNA/FTX 高亮红色）
• artifacts/weight_evolution.png — 5 资产权重时序堆积（再平衡日清晰可见）
• artifacts/yearly_returns.png — V2-S1 vs BTC BH 分年度条形图

解读 & 问题

1. V2-S1 alpha 本质归因：

   • 主要由 SOL 在 2021 单年 100x 表现提供
   • 等权 + 月度再平衡 = 在 SOL 暴涨时反复减仓、把利润转移到其他标的
   • 类似 V1 S8 的「等权 + 跨资产」机制，但 crypto 池内 SOL 提供了远超 V1 任何标的的 carry
   • 没有 SOL（btc_eth_2）的版本只有 +43.5% CAGR，与 BTC BH 接近

2. 2022 的失败：等权多元化在 crypto 系统性崩盘时完全失效（5 池 -71% vs BTC -65% 更深）。V1 中 overseas_4 在 2022 也跌但只 -20% 左右；crypto 5 池 -71% 是质的不同。没有真正的 cross-asset diversification（crypto 内部高度同向）。

3. OOS 风险（最大未知）：

   • SOL 2021 100x 是一次性事件，不会重复
   • 2024-12 的 BTC 在 95k 附近，OOS（2025+）极可能均值回归
   • 4 年样本含一次完整周期但样本太小，事前难判断未来 risk profile

与 V1 已知教训的关系

✅ 池子 » 信号 » 仓位 在 crypto 上部分成立：

• TOP_5 (5 池) 击败 TOP_3 (3 池) 验证「池子越大越好」
• 但 TOP_10 不再改善，说明 crypto 池有 saturation point
• 没测过的：crypto 上 timing/factor 是否仍然边际价值低？需要后续 V2-S2/S3/S4/S5 验证

❌ 避险靠 sizing 不靠 timing 在 crypto 上不成立：

• V2-S1 等权满仓在 2022 -71%，没任何避险机制
• 这点说明 crypto 上 timing 可能比 A 股更有价值（高 vol + 长趋势）
• 后续 V2-S3 (BTC MA filter) 应当能验证

下一步

• 实现 V2-S2 ~ V2-S5（DCA / MA filter / trend tilt / momentum tilt 在 crypto 上）
• 考虑 4h 频率 vs 1d 的对比（crypto 24/7 可能 4h 更合适）
• OOS 测试（2025+）—— 这是最大未知，必须做
• 缩短样本到 2022-2024（剔除 2021 SOL 暴涨这个 outlier 年）做 robustness 测试
• 验证「2022 -71% 是否可避免」—— 用 V2-S3 BTC MA filter 看能否在 LUNA 崩盘前离场

2026-05-08（追加）V2 Crypto Sweep + NO_SOL Ablation

配置 & 数据

• 跑法：python scripts/v2_crypto_sweep.py
• 4 strategies × 5 universes = 20 次回测（其中 7 个因工程问题 fail）
• 窗口与 V2-S1 主测一致：2021-01-01 ~ 2024-12-31，100k USDT，fees+slip 各 10bp，年化 365
• sweep 工具升级：compute_perf_metrics(trading_days_per_year=...)，run_on_universe 按 universe.market 自动 252/365 适配
• 新注册 universe：CRYPTO_TOP_5_NO_SOL = (BTC, ETH, BNB, XRP)，剔除 SOL 验证 alpha 来源
• 完整 csv: results/v2_crypto_sweep_<ts>.csv

4 × 5 完整结果

Sharpe 矩阵

Final NAV (100k USDT)

CAGR (%)

MaxDD (%)

【关键 ablation】SOL 贡献的边际 alpha（TOP_5 vs NO_SOL）

核心发现 1（修正 V2-S1 conclusion）：

V2-S1 conclusion 之前判断"alpha 主要来自 SOL"——ablation 数据修正这个判断：

• 没 SOL，S3 等权仍然 CAGR +83.46% / Sharpe 1.195 / NAV 1134.8k
• 这仍然显著跑赢 BTC BH (319k / +33.62%)，alpha vs BTC BH = +49.84%/yr（去 SOL 后）
• vs 含 SOL 的 +84.84%/yr，SOL 贡献 alpha 的 ~41%，59% alpha 来自 BNB/ETH/XRP 的等权再平衡机制本身
• 不再说"SOL 是唯一原因"；正确表述：“等权再平衡机制本身贡献了大部分 alpha，SOL 100x 把 alpha 又翻倍”

核心发现 2（与 V1 命题对照）：

工程问题留痕（待修）

• S7v2 ma_filter 全 fail：错误 KeyError: 'panel 缺少 symbol: USDT'。原因：universe.load_panel(include_cash=True) 调用 loader.load_many(['USDT'])，但 ccxt 没有 USDT/USDT pair。
  • 修复方案：(1) 在 ccxt loader 检测 cash_proxy 是 stable coin 时返回 const=1 series；或 (2) MarketMAFilterStrategy 对 USDT 类 stable cash 提前判断不调 panel
  • 优先级：实现 V2-S2 (BTC MA filter dedicated) 时一并修
• S4v2 momentum 在 btc_eth_2 / top_3 上 fail：ValueError: w_min*N 与 w_max*N 与归一化和=1 矛盾（默认 w_min=0.03, w_max=0.30, N=2 → 0.06 与 0.6 不能同时满足 sum=1）
  • 修复方案：v2 类应当根据 N 动态调整上下限；或在 N < 4 时禁用 alpha tilt
  • 优先级：低，crypto 主要测 top_5+

解读 & 命题修正

1. V1 → V2 最大差异：信号在 crypto 上有意义：

   • V1 强诊断 S4v2 momentum 在 6 池上 IR 全负（动量在 A 股反向）
   • V2 在 5/10 池上 momentum 是冠军（CAGR +136% / +148%）
   • 可能原因：crypto 趋势更强、动量持续性更长、池内"赢家通吃"更显著（SOL 持续涨 1 年 → momentum 正向加权 SOL → 进一步放大）
   • 但要警告：crypto top 5 太小（5 标的），momentum 排名信号噪声/信号比可能更高，OOS 风险大

2. S5v2 vol-target sizing 在 crypto 是真正的避险：

   • V1 中 S5v2 cash 与下跌相关性仅 0.03（V1 conclusion 说"避险靠 sizing 不靠 timing"）
   • V2 中 S5v2 把 MaxDD 从 -78% 砍到 -30%（改善 48 pct！），明显比 V1 改善 27pct (-47%→-20%) 更显著
   • 机制：crypto 高 vol 让 sizing 信号更频繁触发；vol-target 在高波动环境天然更有效
   • 但代价：CAGR 从 +118% 降到 +39%（损失 67 pct），risk-adjusted（Sharpe 1.41 → 1.37）几乎持平

3. TOP_10 vs TOP_5 不再 saturate：

   • V2-S1 报告说"TOP_10 让 S3 Sharpe 略降"
   • 本次 sweep 数据：S3 TOP_10 NAV 2267.8k vs TOP_5 2282.6k，几乎相同
   • 但 S4v2 momentum 在 TOP_10 NAV 3798.6k 比 TOP_5 3138.2k 更高，+660k 反超
   • 说明：在动量信号下，更多 candidate 资产让 ranking 更可靠

给 V2-S2/3/4 的优先级修订

基于本次 sweep（特别是 momentum 在 crypto 上反转 + sizing 真避险），V2 后续应当：

1. 优先 1：V2-S4 crypto_momentum_tilt 的 dedicated 验证（之前预期负，实测正且最佳）—— 写完整 idea/notes/impl/validation
2. 优先 2：修 S7v2 USDT 工程问题，跑 V2-S2 BTC MA filter（看 timing 在 crypto 是否能进一步改善 / 与 sizing 结合）
3. 优先 3：V2-S3 dedicated trend_tilt 验证 sizing 与 timing 哪个 risk-adjusted 更好

新的 OOS 风险点

• S4v2 momentum 在 crypto top_5/10 是冠军：5 标的池排名信号噪声大；且 SOL 在 momentum tilt 下被进一步加权（暴涨过滤器），1 个标的 100x 放大了 momentum 的"虚假胜利"
• 需在 OOS（2025+）专门验证 momentum 是否持续